油电智驾平权的商业化价值探讨
文/ 李辛
2024 年，中国新能源汽车市场以突破性姿态完成历史跨越，全年产销量突破 1280 万辆，渗透率突破 40%
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。这一数据不仅印证了电动化进程的加速，更体现了智能化技术对传统汽车产业结构的重塑。在 DeepSeek 大模型引发全民 AI 热潮的背景下，汽车产业正经历从“电动优先”向“智能普惠”的范式转变。本文将从技术路线对比、政策动态适配、消费需求演变三个维度，探讨智驾平权重构汽车产业的商业化逻辑。
汽车产业进入整车智能化时代，
智能驾驶技术呈现中立性
汽车产业正经历从单一场景智能化向整车智能化的范式转型，从智能座舱、智能底盘、智能驾驶、智能电池等领域的探索，延伸至车辆全生命周期的自主决策能力，包括研发设计阶段的虚拟仿真优化、生产环节的智能质检、使用过程中的自动驾驶以及全生命周期的 OTA（Over-the-Air）升级等。工信部数据显示，2024 年上半年，我国 L2 级及以上智能辅助驾驶新车渗透率为 55.7%。专家预测，2025 年这一数据将提升至 65%
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。欧阳明高院士在近期的论坛发言中指出，2025 年是整车智能化技术爆发的元年，大模型将加速高阶智能辅助驾驶技术演进，预计到 2030 年，基于先进的端到端大模型的 L4 级全自动驾驶乘用车将在中高级乘用车中实现规模商业化
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。
随着汽车产业的深刻变革，电动化与智能化正呈现“并行发展、技术解耦”的新趋势。这种解耦不仅降低了技术迭代的边际成本，更打破了传统汽车产业升级的线性逻辑，催生出“燃油+智能”与“电动+智能”两条差异化演进路径，为适应不同市场需求提供更多解决方案。
电动汽车在智能化方面具有先天优势，然而产业界对于内燃机汽车（以下简称“燃油车”）到底能不能、适不适合发展智能化始终存在争论。尽管如此，智能化已成为车企应对技术竞争与政策压力的必经之路。
从技术路线来看，电动汽车依托原生电动平台，普遍采用集中式电子电气架构（EEA），通过域控制器实现算力集中化。智能座舱和智能车机系统已经是电动汽车的标配。在智能驾驶方面，当前电动汽车主流车型的智能化发展主要依赖于“感知层-决策层-执行层”的架构，随着大模型的普及，未来车企将把智能化的方向聚焦于端到端大模型的部署，其技术特点在于可以实现语义地图与实时感知的融合决策，进而提升决策的准确性和效率。
燃油车因传统 12V 低压供电系统对高功耗传感器的支持能力有限，在电气化改造过程中面临稳定性挑战，需通过混动架构升级实现智能化突破。在技术路线选择上，欧美老牌车企如奔驰、宝马等优先采用 48V 轻混系统满足排放法规要求；丰田通过 BSG 电机优化电力供应，其 T-Pilot 智能驾驶系统已迭代至 3.0 版本；日产推出“智联未来”计划，全新 Nissan Connect 超智联系统整合远程控制、语音交互等功能，并探索 L4 级自动驾驶场景应用。国产燃油车领域，吉利汽车将“星睿”大模型与 DeepSeek AI 技术深度融合，实现座舱与驾驶辅助系统升级；奇瑞汽车发布“猎鹰智驾”系统，通过感知硬件与算法升级实现复杂路况决策，并宣布 2025 年底前实现全系列车型智驾覆盖。这些系统性布局若能形成合力，或将助力中国汽车产业在全球生态重构中逐步向领跑者角色迈进。
可以说，燃油车在智能化升级过程中，虽然面临传统架构的掣肘，但通过电气架构重新设计、算法开发与识别优化、操控性灵活调度以及成本控制等措施，已经初步普及了智能座舱及智能车机系统，并逐步实现了高级别辅助驾驶功能的量产。
车载计算平台标准化、传感器模块化设计以及算法中间件平台的成熟，使智能化方案跨动力平台移植具备了可行性，电动化与智能化正在形成软硬件解耦发展趋势。一方面硬件接口标准化与软件架构分层设计使得这种解耦架构已在跨品牌车型验证中展现价值，传统燃油车通过升级智能座舱域控制器，在保留原有动力总成的基础上，实现了与电动汽车同等的语音交互与场景化服务推送能力。另一方面，数据驱动迭代机制结合联邦学习技术强化了技术中立性。宝马、戴姆勒等车企通过加密数据共享协议构建路况数据库，使燃油车和电动汽车的智驾算法能在统一软件框架下持续优化。但受限于数据标注规范不统一和计算资源分配问题，该技术仍处于小规模验证阶段。
整体而言，电动汽车与燃油车的智能化发展呈现“殊途同归”态势。电动汽车以算力中心化、软件定义为核心，构建数字原生智能平台；燃油车则通过感知强化、决策升级，实现存量市场的智能化突围。两条路径在自动驾驶算法、多域控制器等技术节点上形成交汇，共同推动汽车产业向“软件定义、数据驱动”的新纪元迈进。
在全球碳中和愿景下，智能驾驶技术展现出独特的减排经济学价值。通过技术包容性设计，智能化系统不仅服务于电动汽车的能效提升，更赋能传统燃油车实现低碳转型。这种"智驾平权"理念打破了动力类型的技术壁垒，使不同区域、不同消费群体都能通过智能化手段参与碳减排进程，构建起更具普适性的低碳交通解决方案。
智能化带来的减排效应缩小不同动力技术路线的排放差异
仅从道路使用环节来看，电动汽车在低碳排放方面具有显著的优势。按照电动汽车百公里电耗 16kWh（能源碳排放因子 0.5366 kg CO
2
/kWh）
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，燃油汽车百公里油耗 8L（按照汽油的碳排放因子 2.37kg CO
2
/L）
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测算，燃油汽车每百公里碳排放量是电动汽车的 2.2 倍。随着电网脱碳进程加速，电动汽车的减排优势将持续扩大。
智能化技术则有望通过优化能量管理进一步实现减排增效，如通过热管理系统和算法优化可显著提升能源利用效率，而 OTA 升级的动态能量管理算法，可使车辆在不同工况下始终保持最优能耗状态。对于燃油车而言，生物燃料的使用以及混合动力技术的持续提升也使得燃油车碳排放持续降低
[6]
。
在东南亚、非洲等欠发达地区，传统电动汽车的推广面临充电基础设施不完善的硬约束。智能燃油车则能够在这个阶段，为这些地区提供低碳转型平滑过渡的可行性。而支撑该可行性的基础，来自于技术的更新迭代与成本的持续优化。搭载 L2+ 智能驾驶系统的燃油车可通过智能路径规划与能量回收，显著提升燃油效率，在保持现有加油设施利用率的同时，显著降低交通领域的碳排放强度。这种技术路径避免了发展中国家在电动化进程中陷入“基础设施陷阱”，使低碳转型与经济发展形成良性互促。
此外，多家车企通过“域控制器+轻量化算法”架构，进一步降低智能燃油车的单车智能化成本。这种成本控制创新不仅适用于欠发达地区，更为全球不同市场提供了分层级的解决方案。在价格敏感市场，可剥离部分高阶传感器；在发达国家，则可扩展至 L3 级自动驾驶，形成技术下沉与升级的双向通道。
政策窗口期与技术替代路径：
燃油车禁售令的动态调整
全球减碳压力之下，许多国家都出台了交通领域的减排政策，并逐渐收紧对燃油车销售许可。尤其在 2020 年前后，各国陆续出台了明确的燃油车禁售时间表，这当中数挪威政府最为激进，提出于 2025 年全面禁售燃油车；英国政府也在脱欧之后，将原定于 2040 年的禁售燃油车的目标提前至 2030 年；日本将混合动力车（HEV）作为过渡方案保留至 2035 年；德国则允许零排放车型保留混合动力技术路径，体现了技术中立性与市场兼容性的平衡；中国的政策更具区域差异化特征，海南率先提出 2030 年禁售燃油车，而其他地区通过公交电动化、限行区试点逐步推进，避免“一刀切”引发的社会矛盾。
在政策的实施过程中，随着技术瓶颈、经济压力与社会接受度的矛盾凸显，部分国家政策制定者逐渐强调灵活性与过渡空间。比如欧盟最初计划 2025 年实施严格的碳排放标准（每公里 93.6 克 CO2），但近期调整为允许车企以 2025-2027 年的平均排放量作为考核依据，为产业链转型争取缓冲期[7]。德国作为欧洲最大的汽车工业国，也在 2035 年禁燃令正式表决前夕争取到了欧盟对于使用 eFuel（电子合成燃料）的新车销售，一定程度上凸显了技术替代路径对政策窗口期的反向塑造作用。这种灵活化趋势也体现了环保目标与能源安全、产业竞争力及技术可行性之间的动态协调。
▽ 表1 部分国家燃油车禁售时间表
尽管化石能源在碳排放方面饱受诟病，禁售政策持续推进，但不可否认，石油仍是确保全球能源安全最重要的组成部分。随着页岩油革命与深海钻探技术的突破，石油资源可采储量持续增长。根据 IEA 数据，到 2030 年，全球石油供应能力的剩余量将达到前所未有的水平，预计总供应能力将达到 1.138 亿桶/日，比预计的全球需求高出 800 万桶/日
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。石油产品作为交通系统的燃料还将长期存在。
在此背景之下，燃油技术仍通过多重机制获得生存空间。混合动力技术成为政策与市场的折中选择。日本通过 HEV 延长燃油车生命周期，欧洲车企则将其作为向纯电动转型的跳板，2024 年欧盟 HEV 销量占比达 30.9%，远超纯电动汽车的 13.6%。此外，印度、东南亚等地因充电设施不足与成本敏感，燃油车短期内仍是主流，形成区域性市场窗口。总之，燃油技术的窗口期既是技术替代的过渡阶段，也是政策制定者平衡环保目标与社会经济成本的结果，其存续时间将取决于电池技术突破、基础设施完善度及全球化石能源产业链的衰退速度。通过智能化技术实现燃油技术的减碳，是政策窗口期和技术转型期的重要选择，在全球能源转型中扮演着“战略缓冲器”的角色。
在消费主权意识崛起的背景下，汽车智能化已从简单的技术升级，转向重构汽车产业商业生态的核心驱动力。这一变革在 Z 世代消费群体中体现得尤为显著，其消费决策逻辑正深刻影响着产业价值链的重塑。研究显示，
年轻消费者对汽车科技配置敏感度显著提升，智能座舱、辅助驾驶等配置已成为影响购车决策的核心要素
。J.D. Power 2023 中国新车购买意向研究揭示了消费者购买行为的转变，在购车决策中价格对消费者的影响力减弱，而汽车智能化配置、功能体验等重要性不断攀升，智能化在购买决策因素中的权重占比由 2022 年的 12% 上升至 14%。此外，消费者也更愿意为智能化体验付费，无论是新能源车消费者，还是燃油车消费者，都表示愿意为智能化提升而提高预算，且增幅分别为 9% 和 47%
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。这一差异不仅反映了代际认知鸿沟，更揭示了技术溢价接受度的代际跃迁。
在功能偏好层面，年轻消费者对沉浸式交互与个性化体验的需求不断增强，进一步驱动了 AR/VR 技术在车载场景的应用，如智能座舱的多模态交互（语音+手势+AR 导航）已成为行业趋势。此外，随着生物识别技术的发展，将面部情绪感知用于座舱模式调节（如疲劳驾驶监测、个性化氛围灯调节），将会逐渐投入汽车应用场景。这种需求结构的变化，倒逼整车企业从“技术供应商”向“体验服务商”转型，通过 OTA 远程升级、订阅制服务等方式降低技术体验门槛，实现技术价值的民主化普及。
智驾平权战略的商业价值，还体现在全球市场维度的重构。中国新能源汽车凭借“技术普惠+体验均质化”的差异化竞争策略，正在打破传统汽车产业的区域壁垒。在技术适应性层面，通过开发多平台适配的软件架构，中国车企能够快速响应不同市场的特殊需求，在中东极端高温环境、北欧极寒气候、东南亚复杂路况等场景中，均能实现稳定的智驾表现。这种技术韧性转化为显著的市场竞争力。
当然，智驾平权的全球化进程仍面临诸多挑战。例如需要建立符合 GDPR、CCPA 等国际标准的用户数据本地化存储方案，以满足数据合规方面的要求。同时，企业仍需加强自主创新策略对冲地缘政治风险，以稳定供应链韧性，并需要基于地方文化适配开发多模态交互系统，才能进一步实现国际市场的深耕。
智驾平权战略的演进，本质上是汽车产业商业价值体系的范式革命。它突破了传统技术扩散的线性逻辑，构建起以用户体验为核心的“数据-服务-生态”价值闭环，为中国汽车产业实现从“制造优势”向“生态主导”的战略跃迁提供了关键支点。其展现出的显著的战略包容性既契合能源转型的复杂系统特征，又充分尊重了市场选择的多样性需求。
展望未来，随着高精度定位、车路协同、边缘计算等技术的融合创新，智驾平权将推动汽车产业向“出行即服务”(MaaS)的终极形态演进。通过构建“人-车-路-云”四位一体的数据生态，有望突破单车智能的感知局限，实现交通系统效率的量级提升。对于中国汽车产业而言，把握智驾平权的技术窗口期，既需要持续深化算法迭代与芯片研发，也需加强跨产业协同创新，推动政策标准、基础设施与商业模式的协同升级。这些系统性布局若能形成合力，或将助力中国汽车产业在全球生态重构的浪潮中，逐步向领跑者角色迈进。
[1]新华社. 2024年我国新能源汽车产销量均超1200万辆[EB/OL]. (2025-01-13).https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202501/content_6998270.html
[2]新浪财经.多家车企发布智驾普及计划，更多车型即将量产上市：智能驾驶加快向我们走来[EB/OL]. (2025-03-12). https://finance.sina.com.cn/stock/hkstock/hkzmt/2025-03-12/doc-inepkvpm1662951.shtml
[3]中国电动汽车百人会. 欧阳明高院士在百人会论坛的演讲实录[Z]. (2025-03-29). 中国电动汽车百人会论坛2025.
[4]生态环境部, 国家统计局. 关于发布2022年电力二氧化碳排放因子的公告[Z]. (2024-12-26).https://www.mee.gov.cn/xxgk2018/xxgk/xxgk01/202412/t20241226_1099413.html
[5]刘诗雨, 黄灿, 段载超, 车浩东. 全生命周期下新能源汽车与传统汽车碳排放比较分析[J]. 汽车知识, 2023(11):27-29.
[6]Carbon Accounting for Sustainable Biofuels.[EB/OL].(2024-7）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/79f31c02-0efe-41ca-ac15-9d076bf2cd29/CarbonAccountingforSustainableBiofuels.pdf
[7]新华社. 欧盟委员会提议放宽车企碳排放规则[EB/OL]. (2025-04-01).https://www.news.cn/20250402/fa0d52fc9a0d4577b1ff8d3c9a8ca6fd/c.html
[8]IEA. Oil 2024 – Analysis and forecast to 2030 [EB/OL]. （2024-06）. https://www.iea.org/reports/oil-2024.
[9]J.D.Power,同济大学. 2023年度中国汽车智能座舱典范研究白皮书[R]. （2023）.
